claude.md安装到全局配置

百分之九十用 cloud code 的 人不知道，这个文件配好了，从实习生直接变老员工。这个文件叫 cloud mod， 放在项目跟目录。 cloud 每次干活之前先读它，相当于你给 ai 写了一份项目说明书，没有它， cloud 就是 刚入职第一天，什么都要问你，我给你看我自己的 clude 写了什么。 首先是环境管理，我同时写 python， go， python， script， rust 四种语言，每种语言的包管理器都不一样。 python 禁止用 p， p 必须用单 p， man 和 yarn 必须用 p， n， p 或 bun 这些写清楚了， cloud 就 不会每次猜错你的工具链。然后是代码规范，单文件不超过两百行，超了必须拆分，禁止硬编码，端口 u l l 配置全部走环境变量，禁止静默吞异常，所有错误必须记录，禁止向后兼容，旧代码直接删，不留兼容层。 还有一条很重要，先搜后写，新建任何文件之前必须先搜索项目里有没有类似功能，有就扩展，不要重复造轮子。再就是踩坑记录，比如 road 浏览器关闭，必须先 kill 再 clean up， 不 然 chrome 变僵尸进程。 比如启动紫禁城前必须显示声明环境变量，不然端口冲突查半天这些坑。写一次， cloud 再也不踩三个高级功能 skills， 把复杂操作打包成一个命令，比如我写了一套代码审查技能，一个斜杠命令，跑七层，检查安全漏洞，逻辑错误，数据一致性，重复，代码命名规范全部自动扫 hooks， 每次 cloud 改代码自动触发检查，有问题直接拦截，不让有缺陷的代码通过 memory 话对话，持久记忆，今天告诉 cloud 你 的偏好，明天新开对话，他还记得没有 c l a d 点 m d 之前 cloud 每次都在猜包管理系用错命名风格乱套测试命令反复问，配好之后直接按你的规矩来一个文件的事儿。想要我的 c l u d d m d 模板。

大家好，最近看了一个苏黎世理工学院的一个研究报告，说用了 agence md 或者叫 cloud md 这种全职记忆文件的项目，和不用的这个不用这两个文件的项目，反而是用了的，成功率降低，而且用了之后推理的成本还升高了百分之二十， 为什么要会这样子呢？那本期视频就带大家来了解一下 cloud md 是 什么，以及怎么去写 cloud md。 最后我们再来看一下 cloud code 最新出了这个 any 命令的一个新的创建 cloud md 的 一个流程，那么在这个流程中，我们大概能感受到现在的这个 cloud md 应该怎么去设计。首先我们来看一下这个报告的这个它的一个测试的一个数据啊，它在八项测试中，五项里面没有 cloud code， cloud m d 更表现得更好。那么所有测试中有 cloud m d 的 情况啊，平均要贵百分之二十。那最后呢？更强的模型并不能生成更好的上下文文件，也就是说你可能价格不好，你的整个仓库的代码没有设计好， 他通过这种内置的命令生成的 cloud md 质量并不好。所以他得出这个结论，不是说不用 cloud md， 是 你如果 cloud md 没有用好，你这种文件没有写好，那带来的作用是反作用，还不如不写。我们怎么去理解这个理念或概念？我们首先要理解一下 cloud md 到底是什么？那么在我们跟 ai 对 话中，我们所有的地话对话的记录啊，都会保存在一个叫上下文的地方， 然后有了这个上下文， ai 就 能记住我们之前说过什么，比如说我告诉他我叫张三，那么在 n 个 n 次对话之后，我们再问他的时候，他仍然会告诉我们叫张三。 理想的情况是上下文是无限的，可以存储每一句对话，但是实际的情况是上下文的长度是有限，比如说他只能保存一百句话， 那么到了一个，到了他的最大的长度之后，他就会进行一个这样的对话的压缩。对话压缩之后必然会有些信息会丢失， 那么信息的丢失那会就会带来 ai 的 执行的效，可能会有问题。那么为了解决这种问题呢？ ai 编程里面引入了一个概念，叫做 cloud md 或者叫 agents md， 其实这两个东西是一个东西，那么这个文件里面的内容会在每一次对话的时候都加入到上下文里面去， 来保证它是不会被压缩的。也就是说你在写在这个文件里面的所有的内容， 它都会在每次对话的时候塞到这个上下文里面去，模型就会一定会记住里面内容。比如说你在 cloud md 的 文件里面，你说我叫张三，那么你在跟大模型对话的时候，对话了一万次，十万次，他仍然是知道你叫张三。所以呢，这个 cloud md 就是 一个大局的一个记忆文件， 那么就是因为它是大局的记忆文件，这里面就变得非常非常的重要了。大局记忆文件代表了什么？就是 每一次对话都会包含这个内容，那这个内容里面到底要写什么东西？你不该写的什么东西，那就会对对话是有极大的影响力的。那么当大模型的能力越来越强之后， 那么我们的这个 clld 的 内容就会越来越少。那怎么去理解？去年在用 clld 的 模型进行编程的时候，和今年在用这个 office 模型进行编程的时候，你能发现很大的差异。 以前你需要补很多约束条件，在你的 rules 或者说你的 cloud md 里面，叫他不要做这个，不要做那个，或者遵遵守什么样的规范。 那么到了现在，他变聪明之后，能力变强之后，发现这些东西他已经学会了，就大模型本身的能力是在变强的，那么你对他约束就越来越少。 相反呢，如果你在用的是一个很普通的模型，那么你的约束就要写多，写多一点，也就是你要让他每一次对话记住的东西要多一点，不然他就会报犯错。 所以呢，模型越强， cloud md 会越简单认为这个 cloud md 是 一个局的记忆文件，所以呢，它带来了三种影响，也就是也是因为这三种影响，才会有上面这个论文说的这个结果。那第一种影响是 cloud md 它本身就占有上下文的长度， 你的 cloud md 如果说有一千行，那么这一千行就是永远会加载在这个上下文里面， 挪也挪不走，去也去不掉。压缩，压缩也压缩不了，他占用了他的上下文长度，这个还不是最主要的这个问题。第二个问题是他可能会诱发更多的行为。为什么这么说呢？也就是说你在你的 carl d m d 里面如果写了这样的话，每次开始处理任务前，都要 完整阅读相关项目及上下文，确保充分理解。第二个就每次完成修改后，都要进行一个完整内容的测试， 那这两个如果放在 cloud cloud md 里面，也就说你不管跟他做什么事情，只要涉及在代码变更的或者说 相关的东西，他都会去认真的去读你这个内容，然后呢去比如说去阅读相关的目录，去执行这样的测试，他其实可能你当前的任务跟这个是没有关系的，但是他还是触发了这样的操作， 触发这样的行为，那这些事情，这些行为也是要消耗这样的推理成本。所以呢，如果你的 cloud md 里面包含了一些临时性的行为，或者说一些并不是通用的一些流程的话，那么对这个 交互对话是有很大的影响的，这是第二个，那第三个就是它会增加判断负担。也就说当你的 color md 里面出现了一些模糊不清的概念，比如说以前我就经常会这样写，保持代码优雅、简洁、可维护性， 要考虑扩展性。其实这些话是什么呢？都是屁话空话，但是我们当时可能不知道，写上去以为是有用，但是其实不然，为什么？因为大模型在阅读你你这个提示词的时候，他在生成代码的时候，他都会去判断 我这个代码是不是够优雅，够简洁，是不是可以维护，是不是可以扩展， 他就会增加更多推理成本。那么其实你应该写的是不要怎么怎么样，就是禁止他怎么样写反的，而不写正的。大就是模型发展到现在去写一个好的代码优不优雅代码他是能够做到的， 就是你据尽量一定要具体的指出，如果你指不出来，你就写反面的例子，那么这三层影响就是你可能不经意在 cloud md 里面写了这些东西，那么可能带来的是背后的这种成本的上升，效率的下降，所以说我们要避免这三层带来的这种不好的影响。 那应该怎么去写这个 m cloud md 呢？其实啊，已经很多人总结出了很多经验，但是呢这些经验可能是只限于当前的项目的这个幕落，还有就是模型在发展，在提升，那有些经验可能都 不能够用了，所以我总结这个三个这样的一个核心条件，就永远去判断，而且你永远把一个东西记在脑子里面，就是你写的这个东西， ai 是 一直会在他的身上里面存在的，就是你告诉他的东西，他是一直会记住的，因为这个原因，所以要特别的谨慎。第一个就是 你写的这条内容，如果你不写 ai 就 会报错，那么这条就应该写到里面去，你不用管，你也不用遵守什么规则，你会看很多很多人这样写，那样写你不用管，反正这条你不写，他就会报错，那么你就把它写上去。 第二个是扩展 d 需要不断的迭代，不是一次就能到位的，很多人写完就不管了，但是这个是不断在迭代，他就像一个护然一样，他是越来越大，越来越庞大的。 第三个就是模型越强， cloud md 反而越简单，就是你可以在用好的模型的时候，你可以考虑的少一些。那我们可以这里举个例子，这个一个不好的例子啊，比如说这里面有个项目的代码， 他告诉他这是一个什么项目，这是我以前写的，写 cloud md 的 时候特别喜欢这样啊，我这是一个什么样的项目，大概介绍一下。其实这个介绍对于 ai 来说是完全没有用的，因为它编码并不需要参考你是什么样的项目，它所有的这个功能的开发是依赖于你的规范，依赖于你的 plan， 依赖于这种东西，而不会依赖于你。 cloud md 里面是这个项目是什么？你在项目里面说我这是个电商项目， 没有什么用，电商项目不够细，不够具体，那么应该在真正的开发过程中，通过规范驱动文件里面的 电商里面到底什么模块、什么功能，他再去做相应的处理，就不应该放到这里面去。还有这个目录的结构，除了一个特殊的目录，比如说这个目录是个公共组建的目录，那么你可以放到这里面去，让他在引用组建的时候去这个目录里面找 其他的这些目录其实都没有用，因为他本身就能读取你当前项目的一个目录结构，他是能读懂这个目录结构是在干什么的，所以并不需要把所有的目录结构都写到里面去，那这个也是我以前会容易犯的错误。 还有这些就是刚刚说的开发的原则，这些都是套话、屁话啊，对他来说只会干扰我们，应该怎么写？应该是写反面例子，不要这样做，这样是最好的。所以呢，总结下来就是在 cloud md 里面 要写规则，不要写介绍，那这个规则就是你要去约束他去做什么事情，不要去说你这个项目是干什么，那么你这个规则就是啊，应该是怎么工作，什么事情不要做这个推导不出来，你给他写好。 还有就是写一约束，不写尝试，写一约束，不写尝试，那这个是特别特别重要，因为其实我们整个 cloud md 文档大部分都是约束他，让他不要去做很多事情。 那么你可以写你的项目里面的约束，团队里面的约束，或者说你这个仓库里面一些独有的约束，或者你自己整个的一些开发的一些习惯， 然后的话写长期有效的流程信息，不写临时的任务，就是你可能在开发过程中有一个流程，或者说有一段时间你开发过程中需要一个这个流程去进行测试，或者说是做干嘛呢？你把它写到 callumd 里面去了， 但其实可能不在你这个范围之内的东西，那么他也会去跑这个流程，那是没有必要的，那么你可以把它写成命令，或者把它写成技能，这些都是可以避免，就是我们这个啊上下文去， 每一次都会读到这样的内容去进行干扰。第四个就是某一个错误出现两次以上，那么你就更新到这个 cloud 里面去。最后就是如果你不知道写什么，那么你可以使用这官方这个阿里特命令跑一遍，要么就留空 等着模型来报错，然后你把那个错误信息再写进去。其实项目的早期或是小的项目，大部分呈现下没有 call 那 么低，也不影响什么，况且是在模型越来越厉害的时候，其实真的大部分你写脚本，你做一个小的项目，你做一个 mvp 产品， 你你这个项目开发的时间越短， color md 的 作用其实越小， color md 最大的作用就是是长期维护项目很大，多多个团队协助，那这种可能是需要去来做很多约束的，所以我们再讲一下 color code 最近更新这个 edit 命令啊，它做了一些 什么样的变化？首先呢你一定要在这个 settings 点接收文件里面去加上这个配置，因为它现在目前是一个测试阶段，一定要 配置这个，你在执行 edit 命令的时候，它才会走新的流程。我们来看一下它整个的流程，比如你执行 edit 命令，然后这边就会判断你有没有配置这个东西，如果配置了它就会走这个新版的逻辑，那这个新版的逻辑就会向你提问 啊，就是你要生成什么，最重要的是什么呢？是这两个东西，就是它会根据你代码库里的一些情况啊，或者说你的对话记录里面的一些历史记录，它会生成技能。为什么会生成技能呢？是因为我们以前在 cloud md 里面会写一些流程，第一步该干嘛，第二步干嘛，第三步干嘛。 那么这个其实是适合写成技能的，那技能的好处就是上下文只会加载他的内容和描述，是极大的，会减少这样的上下文长度的。还有一个就生成钩子， 那么之前我们也会在 call 命令里面写一些什么东西呢？就是你做完什么事情之后执行一个什么脚本，那么这种就非常适合写成钩子，那通过他的这个流程， 它就会可以更加智能化的去优化这个 curl m d 文件，就把该写技能的写技能，把该生成函数的生成函数。最后呢就会出现啊，我们的这个 curl m d 或者说技能，或者说这个钩子，那我们来看一下新的这个编辑命令之后，它生成出来效果会是什么样子的。 ok， 他 这边向我们提问，就是我们希望设置是只生成这个 cloud md 文件，还是要生成个人的这个 log 文件，那我们就只生成第一个， 好，我们是要生成技能还是生成这个钩子？也就是说他在整个的调研过程中会把我们的一些流程总结成技能，把一些事件总结成钩子，那我们也要包括这个 好，提交，它就会去探索整个代码库的项目结构，它这里它会经，它会搜索很多这种 md 格式文档。 ok， 我 们再继续啊分支，它就这个就是说 get 的 这个提交的一个规则，我们就 go to m， 一 不参考好严格，必须有测试，这个就是每一次功能开发都有测试，记住每一次的东西都是适合写到我们的文档里面去的环境， 然后这边来去掉这个，这边集中来确定项目配置，然后他这个有一个技能是来验证这个技能的，帮我们帮我们生成了一个技能，好， ok， ok， 他 这面让我们他这面检测，只是说我们没有代码格式化的工具啊，他建议我们设置一个钩子， ok， 它这边已经帮我们创建好了，然后的话它这边的话是创建了一个新的 cloud md 文件，然后的话也生成了一个这样的技能， 生成了一个这样的技能，然后的话也生成了一个钩子，所以说它是创建一个三个这样的文件。我们来看一下它生成的这个 cloud md， 那 么全区规则个数，它这边还是有这些个数啊，你是需要去调整的， 然后的话关键约定啊， get 约定，这是要求，就是还可以继续深入的这个内容，就是你可以通过这个艾特符号的方式啊， 把当你的这 cloud md 包含的内容越越多之后，你可能项目很大，也有前端，也有后端，还有不同的语言，那么可能要设置的规则会比较多，这个时候如果放在一个 cloud md 文件里面，就会造成这个上下文臃肿，而且可能你某些规则是在某些情况下才会被触发的。 这个时候我们可以通过 app 引入文件这种方式放到 column 里面，让 column 做一个入口，然后做一个这样的栏加载。 那么还有一种就是可以写一个技能来自动学习啊，然后就是啊，触发这个技能之后，它会对你这段时间的对话进行一个这样的一个总结，发现对话里面是不是有可以沉淀的一些流程， 那把它写到这个生成这样的技能，或者说有没有发现什么样的错误，那把这个错误的信息放到这个 code m d 里面，那这种算算是比较高级的玩法了，这可以在后续的过程中，如果你对这个 code m d 怎么去写，怎么了解的比较多了，那么你可以去尝试这两个更加高级的一个 啊用法，反正总的来说就是啊，要写要 colm d， 你 就永远记住你写的这个东西，内容会在局的记忆里面都存在，每一次对话他都会放到上下文里面，这是极其宝贵的。 ok， 那 本期视频就到这，希望这个视频对你有所帮助。

本系列视频耗时三个月，制作共计六百分钟，教你 cloud code 从入门到精通第一张， cloud code 快 速入门与配置篇，今天讲 cloud 点 m d 全局记忆的核心。 hello， 大家好，我将以案例实战的方式带大家从入门到精通 cloud code， 那 么这套课程的话会持续更新非常多的实战案例。 那么今天我们就给大家分享第一个章节的内容， cloud code 快 速入门与配置第三个章节，我们来讲一下这个 cloud 点 md 啊，这个叫做大局记忆的一个核心， ai 大 模型学习路线图，课程配套资料，全套大模型面试题，教学视频项目原码我都整理好了。那么这个的话是和聊天机器人交流的时候啊，交流的时候 我们知道就是系统提示词会很重要，会您持续的去影响 ai 的 一个能力的啊，包括它的一个行为。那么在这个 cloud code 啊这里我们简称 cc， 在 这个 cc 里面的话，其实 cloud code md 的 话，其实也类似的一个地位，就相当于我们现在要做一个什么呢？ 系统提示词的一个模板啊，相当于给它加一套叫做我们去跑任务的时候给它定一个规范。那么我们去初始化，去建一个 cloud 点 md 的 文件，之后啊 对话直到长度接近一出的时候，我们可以运行这个 compact 去做一个压缩啊，压缩消息达到里程碑时的话，要求 c c 根据这个进度去更新 cloud md 一 一直循环到结束。 那我们就可以看出来，这个 cloud 点 md 的 话，其实就是一个持续发挥作用的一个全剧变量，而且 c c 网写入时一般会做了充分的一个缩略，所以可读性的话会比较好。 那么我们 cloud 点 md 啊，这个注意事项，首先是文件不要太长，毕竟 c c 会默认读起到这个文件，那么绘画有时候为了省事的话啊，说这个 cloud 点 md 的 话， c c 也可以去懂，那么文件里面放各种提醒事项，比如说要求这个 c c 每一次宣布成功时啊，都要带上 证据的一个文件链接，以及啊代理服务器端口是什么什么是吧。然后绘画的时候可以要求 c c 直接查询 cloud 点 md 的 相关部分， 那官方的话，文档的话，这个据说的话是有一些这个 bug 啊，不稳定的一些情况啊，就是用这个井号的这么一个写文档的方式啊，然后的话就是啊，我们来试一下这个 cloud md 啊， 怎么来试呢？比如说大家你一开始你也不知道这个 cloud md 应该写什么文件是吧？那你可以让这个 让他啊，让这个 cc 啊，让他 code 帮你去写这个文件，那我们现在就来试一下，比如说啊，呃，我想设计一个，这次我们来做一个什么项目呢？比如说我现在希望去做一个电商网站啊， 网站，呃，基于 java 语言开发， 请帮我啊，请帮我，我让他装单独创建一个项目，请帮我单独创建一个项目文件夹， 叫做什么呢啊？叫做 shop 杠 demo， 然后将一些这个 生成啊，首先 生成这个项目需求和技术方案，在代点 m d 文件中， 然后啊啊我们可以写先写个计划啊，然后将一些 java 项目代码 生成规范啊，输出到 cloud 点 m d 文件中啊， 文件中就是我们写 java 项目规范的话，它其实是有一套标准的，那我们我们先把一些标准的规范输出到这个里面去，以后大家想要去调整整个项目的一些规范，是吧？ 一些要求的话，大家可以自己去改 cloud 点 md 文件啊，就是一些系统提示词之类的生成规范，系统提示词输出到这个里面去啊，大家以后自行可以边写之后执行 play 点 md 中 计划去写代码的时候， 需要参考 cloud 点 md 文件等 文件中提到的规范啊，就这么意思，就我现在让他去建一个项目嘛，首先需要去生成项目需求跟技术方案，把它写到 planet md 文件中，然后啊我们把一些 java 项目代码生成规范的系统名词 输出到这个 cloud 点 md 文件中，并且的话，哎，我们以后去执行计划去写代码的时候，也要参考这个 cloud md 文件里面提到一些规范，这个就是我们作为一个啊全局记忆的一个核心，就相当于我们 可以里面提各种各样的一些需求啊，比如说对对一些长度啊，有些限制啊，是吧？然后的话，哎，大家想要生成的时候做一些什么细节处理啊，你都可以输出到这个 cloud md 里面给他提要求，就相当于是一个针对当前项目的一个，这个叫配置文件或者提示词也好啊， 来来试一下，我们现在用的是优乐模式啊，那全自动把一些权限给它提上来。 好，大家看用了这个优乐模式之后，你看现在就有一个 thinking 了，是吧？用户现在想设计一个基于 java 的 电商网站，创建一个项目文件夹，然后生成的需求文档放到 plan 里面去， 首先它会去创建一个 shop demo 项目文件夹，然后生成的这个项目需求基础方案到 plan 点 m d。 好， 第一步创建文件夹，你看现在用 bash 去创建了是吧？ 你看现在因为是用了那个优乐模式啊，你看整个过程是非非常丝滑啊，就是 thinking 就 给相当于模拟一个真实的人去做事情了啊，思思考完之后的话马上就是创建，创建完之后的话，接下来就跑下一个任务，现在这个目录是不是已经有了，然后我们再看它下一步操作 啊，这里稍等一下让它去生成啊。 好，大家看他帮我的话，已经把 plan 点这个 md 文件啊，就是开发的一些计划呀，然后大家看这个开发计划，一些这个技术的一些技术站，是吧？技术方案是不是都帮我已经弄好了？包括数据库设计啊，表结构啊，整个是不是都已经弄好了？ 然后包括一些完善啊，是吧？资源什么的是不是都已经帮我去加上去了，然后 cloud 点 md， 你 看 java 开发项目规范是吧？包结构命名，规范类命名，然后包括一些代码模板啊，是吧？你看这几个规范是不是也已经帮我写进去了？就以后大家你需要去改一些东西的时候， 一些提示词你是不是都可以写到这个里面去，是吧？你申请项目的具体要求都可以在这个里面去做一个操作啊，然后现在就是这两个文件写完之后，接下来就要去创建 java 项目啊，然后现在需要创建这个已经创建好了，然后 接下来啊，用户参考这个 plan d m d 开发啊，然后并在写代码时可以参考 java d m d 的 规范， 然后这一步可以弄完了啊，接下来你看他给了你一个提示，因为我们上面没有提到说要去开发一个项目，是吧？那接下来就是我们现在要去开发项目， 然后这个里面的话，你看我们现在可以按照 plan 点 md 文件中的计划进行开发，然后再编辑代码时参考可 out 的 code 规范来确保代码质量的一致性。然后我们大家直接可以把这个复制一下啊， 然后它这里也还有一个提示啊，这里可以通过一些 memory 的 一些命令啊，然后去看一下当前的一个 cloud 的 一些 memory 的 一些使用啊，我们可以在这个里面加一下， 这里我们稍等一下，然后你看它分了几个阶段，是吧？ 这个计算内存的还在跑啊，然后上面两个也在跑，你看第一阶段项目环境搭建和基础功能搭建， spring boot 项目框架创建， menu 项目结构跟 form 配置，数据库设计和创建。 cico 脚本啊，然后以及用户管理啊，登录啊，注册相关那些东西， 还有包括一些这个 cico 的 一些目录，是吧？大家看这个 cico 是 不是也都在动了，是吧？ 你看它是全程是参考了我们 cloud 点 md 文件的一些规范去做处理的啊， 这个获取内内存状态的它还在获取啊，你看这里有个进度啊，它多线城在跑，所以它可以同时执行各种各样的任务。然后这个创建过程这里是比较久了，因为这个 java 项目挺多东西的，会比较麻烦， 现在创建 mac 项目配置文件。 好，我们先让它跑着啊，也就是这个文件的一个用法，不一定是项目规范啊，就是我们可以用到任何提示词啊，就是你需要 用到这个一些做一些限制的啊，包括对话呀，包括一些配置啊，包括一些他给你输出的时候需要参考的一些事项啊，注意事项啊，大家都可以写到这个里面去啊，那么下次再见了。

百分之九十五以上的人安装完 cloud code 以后，第一步就做错了。我把一份能直接复制的 cloud md 模板整理好了，但你先别急，因为如果你没写好 cloud md 就 开始让他干活，那你后面大概率会遇到内容堆叠，越用越乱。最后你甚至会觉得 cloud code 并不好用，但其实问题不在 agent， 而在你一开始就没把规则写进去，而这个规则就是 cloud md 这个东西，它不只是一份普通的 remy 文件，它本质上是你和 agent 的 顶层协助规则，你先把它写好，它后面才知道该怎么样去跟你配合，什么事情可以直接做，什么事情要先跟你确认，不同的项目该怎么切换。首先我们先理解最关键的两层，第一层叫做区块 d m d， 它放在默认目录下，也就是这里， 只要你打开 clock， 不 管进的是哪个项目，它都会先加载。这一层，它解决的是你是谁，你平时呢？他做什么？你做事的原则是什么样的。第二层是项目级的 clock d m d， 它放在每个项目的根目录下，也就是这里， 只有当你打开这个项目的时候，它才会被加载。这一层是每个 project 独立的，这个项目怎么干，目录怎么建，文件怎么命名，有哪些约定需要遵守？前者呢，是管你和 clock 怎么写作的，而后者 是管特定 project 的 工作流程的。就拿我自己来说，我在没写好 cloud md 的 时候，总是会在一个大目录下做很多的小 idea， 然后文件就越来越多，结构越来越乱，然后成屎山代码了，然后就只能放弃了。后来呢，我就让 call 帮我写了一个项目层级的 cloud md， 这样每次进去他就会先按这套规则来判断这是不是一个新的项目， 文件夹怎么样命名合适，结构该怎么展开，写完以后真的体验发生了质变。然后还有一个很重要的点就是 cloud md 和 一般的 prom 或者 skill 不 同，它不是越长越好，我实测到了六十到八十行，它就开始遗漏一部分内容。所以我的建议是最好不要超过一百八十行，不要把一些细枝末节写进去，把一些有价值的跨项目的顶级规则，像是思维准则、 行为约束、沟通方式等等放进去，再写好以后再使用 clock code 的 整个体验会稳非常多。我已经把一份能直接复制的 clock d m d 模板整理好了。评论区回一 call。

今天将深入探讨 cloud code 的 核心配置，学习如何通过 cloud md 和 cloud 目录等关键文件，将这个强大的 ai 工具塑造成真正理解您项目的专属专家。 cloud code 的 行为主要由三个关键文件或目录定义， 核心指令文件 cloud md 充当着项目记忆的角色。 cloud 目录作为整个 ai 行为的控制枢纽， 以及 ai 自我学习和总结的 memory md。 首先，我们来拆解 cloud md， 它会在每个对话启动时自动加载到系统提示词中，专门用于存放代码本身无法体现的关键项目信息，比如构建命令代码风格和提交规范。 它采用三级配置体系，高优先级会智能地覆盖低优先级设置。 cloud md 的 三级配置体系非常强大，全区配置设定了用户的默认行为， 项目及配置包含了团队共享的约定，而本地的 cloud 点 local 点 md 则允许开发者覆盖个人偏好， 比如要求始终用中文回复或容忍特定的编码风格。现在我们来打开 cloud 的 目录，这里可谓是项目的控制中书，包含 settings 权限配置、模块化的 rules 规则、自定义 commands 命令、可自动化的工作流 skills、 独立的 agents 子智能体以及强大的 hux 钩子系统。 settings john 式 ai 行为的控制面板。通过精细配置 allow 和 deny 列表，您可以精确管控 cloud code 能访问的文件、执行的命令和网络请求。 配合 pre tools 和 post tools， 钩子还能在每次操作前后自动触发脚本，形成自动化门禁。为了保持 cloud md 的 精炼 路由，目录允许您将指令按文件路径进行模块化拆分，只有 ai 访问到匹配的文件路径时， 对应的规则才会被加载，比如 api 开发规范只在处理接口文件时生效，这大大优化了提示词的利用效率。通过 commands 目录， 您可以创建自定义的斜杠命令来封装复杂的工作流。比如输入 review， 就 能让 ai 自动执行代码审查，从代码风格到性能安全全面扫描。输入 refactor 则可以获取函数级别的重构建议和风险评估 技能，是将重复性工作自动化的利器。以生成变更日期为例， ai 会自动获取版本标签间的所有提交， 按 conventional commits 类型分类转换成 markdown 格式，然后无缝写入 change alert md 文件，整个过程无需人工干预。 a 阵词目录允许您定义拥有特定角色的子智能体， 实现并行工作。比如定义一个代码审查员 agent， 他 会专注于安全审查和性能分析。再定义一个测试编辑者 agent， 他 可以负责补齐单元测试。这些 agent 拥有独立的提示词，可被灵活调度。 钩子脚本是强化项目规则的最后一道防线。 pre tools 钩子在 ai 执行写入前运行， 可以阻止修改敏感文件。 pass to lose 钩子在写入后运行，可以自动执行格式化或 link 修复 脚本退出码为零才允许继续，非零则直接阻止操作。安全防护层面有两个关键文件， mcp 专用用于配置 model contacts protocol 服务器，连接 github 数据库等外部服务。 而 cloud neo 则像 g tiknor 一 样精确告诉 ai 哪些目录和文件绝对不能碰，比如俄女蜜月文件或庞大的 node modules memory。 md 是 cloud code 独有的自我进化机制， 它由 ai 自动记录对话中学到的经验教训、架构决策和用户偏好，存储在项目对应的 memory 目录下。与您主动编写的 cloud md 不 同， 它是 ai 自己的总结笔记，上限两百行，确保信息精炼理解。 cloud md 和 memory md 的 关键区别直观重要。 cloud md 是 您主动编写的指令级，用于明确告知 ai 项目规则。而 memory md 是 ai 在 对话中自主总结的经验笔记，两者一个主动引导，一个被动积累，相辅相成，缺一不可。

用 cloud 写代码，他帮你选了 view， 但你说不对，要用 react， 他 用了蛇形命名，你说还是不对，要用驼峰，那这样来回改来改去，可能大半个小时就过去了。 其实我们只需要在根目录加一个文件，这个文件叫 cloud 点 n d， cloud 每次启动都会自动读取，它读完之后会按里面的规则去执行，说白了就是一份不会消失的系统提示词，你在对话里说的话，下次就忘了。而写在这个文件里的规则会一直生效。 但这个文件不是说越写的越多越好，我一开始往里面塞了五十多个规则，结果 ai 反而乱套了。规则之间有可能会有一些相互冲突的地方， 而后来我砍到三块，可能就只有十几行。那技术栈是什么？命名的规范是什么？哪些文件不能动，而每一块只写约束？不解释。原理是这样子的，这个文件会占用 ai 的 上下文窗口，你写的越长，它留给做正事的空间就越少了。 所以规则精简到只剩下一些应约束， ai 执行的反而更稳定。所以我们精简到只写不能做什么，比事无巨细的写清楚。

今天给大家分享一下关于 cologold 的 它的记忆文件，也就是 cologold 与 memory 它的一个区别， 那么这两个文件一个是给 i 看的，一个是给 i 记的，如果说你搞混了，那么你可能用这个 i 政策的时候就可能用不起来。让我们通过一张表来看懂， 那首先从这个表大家可以看出来，它们放在哪里位置是不一样的，那谁来写？那这个全局的 column 的 你是可以手写的，但是这个 memory 还是有 column 的 call 的 自动生成的， 那前者还是给你的 i 看的，后者是给你的 i g 的， 还有它的作用都是不一样的，那打个比方你就懂了， 那可能他就相当于一个员工的手册，那一个新员工他入职第一天他就会拿到这个手册，那每一个新员工他都是一样的，公司里做什么，办公室在哪里， 出了事找谁等等，这些是相对固定的，不会随着时间的变化了，有太多，因为他是一个总则。而梅梅瑞他是这个员工干了一段时间了，自己做的这个手记， 也就是说 collog 它自己累积的。比如说你在做一个项目的时候，你发现了它可能会疏忽某一个点，那你可以把你的偏好，你让它记起来， 它就会把这个记进你的偏好的记忆文件里面，而且这个东西呢，它记的越多，那你的内存它就会越聪明。那每一次你启动这个 collog 的， 它都会进行三层的叠加，什么意思呢？它首先会加载全局的 collog， 也就是我们通用的这个行为准则，所有的项目他都是共享的，还有你的每一个项目当中也可能是有这克拉的，这是针对项目的记忆文件。还有一个就是咱们的项目的记忆，也就是说我们让他记住的一些经验，或者说应该注意的，踩坑的注意事项等等。 round 里面的它的大致了它的写法可以看给大家看一个参考，比如项目的概述，目录的结构构建、测试的命令、代码规范、裁缝记录等等。那 memory 的 目录下了，它的这个 文件其实是比较多的，那你给他提示，让他记住的，他可能会不一样。那最重要的一条就是这个 user 这个用户偏好的，我给大家来看一个文件，就大家明白了。这个是我 桌面上启动的一个 cloud code， 它的下面有一个记忆文件夹，这里面这边有一个个人偏好的文件，我们打开来看一下，这是我用李继高老师的信息卡片生成的时候，因为他的输出目录，他 反正不是在桌面，但是我为了方便及时要看到这个生成的效果，所以我说让你每一次输出的时候都放到桌面，这就是我的偏好。 那我说你把这个记一下，那么他就记到这个偏好设置里面，这只是举例，那这个如果说你针对于某一个项目，你让他记住的越多，那么他使用起来了，肯定就是越来越聪明的。 还有大家注意看点， cloud 下面有个 project， 下面会有很多的文件夹，那这些文件夹为什么会有这么多的文件夹？这是因为你针对于不同的项目 进行的记忆。还有一个你比如说这个 desk top， 为什么这里会有这样一个文件夹，这是因为我的 这个可浪的他是在桌面启动的，那这里都是在桌面启动，每一次的绘画内容下面有一个 memory， 这个就是你让他记住的一些东西，所以这个大家如果理解了，你就能够明白他为什么会有这么多的文件夹， 我最近也用到了两个非常好用的，让你的可浪的记忆能够有增长的工具。第一个是这个叫可浪的麦， 它是一个记忆持久化的 skill， 它是开源的，大家可以看一下这个你安装之后它就会自动来进行 啊，持久化的记忆，让可能的真正的记住你。还有一个就是卡帕西的这个记忆文件，它这个记忆文件也非常厉害，它的记忆文件呢只有六十五行，也就是这可让咱们打开，大家可以看一下，它里面只有给大家来翻译一下，大家可以看一下。 编码前先思考，简单至上，手熟改变目标驱动型执行，这个可能翻译的不太准确，但是你把这个文件你下载下来，放到你的全集记忆目录里面，那么你的 cologne 的 他就不会乱来。 我相信有很多做过项目的兄弟应该有这样的体会，就是你明明让他做一件事情，他可能做了 n 件事情，而那些事情都是你不想要的，那有了这个约束之后，他就不会乱来，而且他会先思考这个东西要不要去做。建议大家来把这个下载下来，放到你的全机目录， 我们通过以上来就能够看出来不让他的记忆文件了，这两个到底有什么区别？ 也就说 collog， 它 collog 点 md， 这个是告诉 collog 这个东西是什么，而 memory 是 让 collog 记住你做过了什么， 一个呢是项目的说明书，一个是 a 的 笔记本。如果说你把这两个搞清楚了，你的 collog 呢，才能真正的越用越聪明。好了，以上呢就是本期视频的全部内容，如果你有任何的问题了，也欢迎在评论区呢进行留言。

嘿，有一天你突然发现 cloud code 装好了，但跑起来还更缺心眼似的。然后你一下子突然想起来，貌似听说只要搞定一个文件，就能让它牛到飞起。于是你跟着教程做了一遍又一遍。嘿，发现还是不好使，因为后面还藏着两个大坑。 老师说，根据我自己踩的一堆坑，我总结出三个配置，搞定后让扣扣扣的直接变一个人，我给他起个名叫环境配置三件套来接受。第一个也是最关键的， 你的项目里有一个文件叫 clod， 点 md， 这个文件就像是 clod 扣的规矩，有这个文件，他干活，他就有章法，没有他按自己的来乱改，过度设计，你问东，他回答西。 最近 excel 刚好有个项目炸了，七万多个人点赞，核心就一个文件， cloud code 点 m d a。 好 东西。这个项目把一个顶级 ai 大 楼对 ai 写代码的观察全总结了进去， 浓缩成五条铁律。简单说就是想清楚再动手，不确定就别瞎猜，能五十行别写两百行， 只改要改的，做完要有验收标准，你猜怎么着？这五条跟我自己用的几乎一模一样，也就是说，顶级大佬的思维方式，你直接复制黏贴就能用，不用自己再琢磨改来改去的，拿来用就行了。这个搞定之后，恭喜你第一件套搞定了，你的克拉斯扣子从野路子变成了正规军。 然后咱说第二个配置叫 m c p， 你 可以理解成为给克洛克的装外挂，我不管是搜索能力、抓网页能力，记住，你之前说的什么能力，全靠它。没有这个东西，克洛克的就只是个会读写文件的记事本， 但这个外挂有个巨坑，很多人配了等于没配，自己还不知道。因为配置文件的位置很讲究，他在你电脑主目录下的拷的着 jason， 有 人跑到别的文件里去找，或者手动往错的地方塞，结果工具压根没生效。最离谱的是，他不报错，就是悄悄返回是空， 因为他自己在干活，其实他什么都没做，我自己砍了这个坑。一个工具挂了六次，我才反应过来。所以配置一定要验证。在 cloud 的 扣子里输入杠 m c p， 看一眼工具列表，你就知道他实际有没有用。 不过呢，这里提醒一下，只装五六个 m c p 就 够了。第三个插件，你把插件装上克洛克的就不是一个人，是一整个团队。代码，有人帮你审查，安全问题，有人帮你扫描测试，有人帮你写。重点推荐一个插件叫 e c c， 光技能就一百多个代码审查，安全扫描 测试，驱动全覆盖。但这个插件有个毛病，他更新就会炸，更新完之后有些自动检查就不跑了，写了问题代码他也不拦着。我昨天因为这个调了一下午。解决的办法有三步，更新完你要重新跑一次。安装脚板，检查配置文件里面的字段还在不在 最后呢？把新的检查规规则合并到你的设置项里，完事。说实话，这三个搞定，你回头看你的 cloud code， 你 会有一种感觉，之前你在迁就他，现在他在按你的规则办事，那种感觉特别爽。好了，今天就聊到这， 大神的 cloud 点 md 模板和配置清单全准备好了。这是 cloud code 保姆级教程的第一期，下期我们聊 skills agent hooks 的 设置，我是老韩，咱们下期见。

我敢说，百分之九十九的人刚刚安装好的 call 扣，第一步就做错了。就是很多人会着急让 call 扣直接开始干活，然后会发现，哎，为什么好像有些时候还挺难用的呢？ 但实际上并不是说模型不会做，而是他根本不知道你的规则。 ok？ 大家好，我是 fred， 专注从普通小白的视角分享怎么从零到一，用 ai 和 web 扣领提升自己的生活和工作效率。 我建议安装好 cloud 后的呢，第一步不要着急让他直接开始写，而是把 cloud md 配置好。你把规则讲的越清楚，他在后面才会更懂，你也不太容易反攻， 就很多时候很多重复的工作啊，其实问题都差不多，就要么是你讲太多，要么是你改太多，要么就是你每次都会觉得他风风格都不太稳定，对吧？ 你本来只想让他改一个点，他却顺手改了一大片。你本来想让他按照项目的习惯来，他却给你一套看起来通用但正确的，但是又不太符合你要求的一些答案。 这些问题的背后，很多时候不是说模型不行，而是你没有把这个默认的规则交给他。那怎么样才能让他按照你的默认规则来呢？也就是很重要的一个点就是 cloud md。 什么是 cloud md 呢？你可以把它理解为 cloud code 的 一个默认的规则文件写进去之后呢，它不是一个一次性的聊天备注，而是 cloud 开工前就会先读的一个写作的边界。所以说它的真正的价值不是说 多一个文件，而是你终于不用每次再重新去解释。同样的话，一次写好之后就后面会默认去生效。 但这里面还有一个很关键的点啊，就是很多人一上来就在想，我要往 cloud md 里面去写什么，其实第一步不应该想怎么写，而是先想， 呃它有哪些层级？就是正常 cloud md 会有一个全局的层级，一个是项目的层级，也就是通用层和项目层。通用层就是写，写到你在每个项目都不会变的一些长期的习惯和规则。项目层就是写，写到你在每个项目这个仓库它独有的一些规则， 你把这两层分清楚之后，后面写起来才不会乱。 ok， 大家可能会问，哎，那你应该怎么写呢？对吧？通用层应该写什么？呃，像我自己的话，一般会有一些语言的规范、安全红线、工作流程和用户偏好。 我可以给大家看一下我整体的一个配置的一个情况，就比如说语言会要求他用中文跟我沟通，但是代码还是用英文，然后会有一些安全红线的问题， 不要去提交一些我自己的一些 api， key 啊，或者一些密钥。工作流程呢？就是一定要强调， 呃，完成报告之后，然后有报错就得报错。然后且修 bug 之前需要先写一些失败的测试用力，包括说代码标准不能够写得太大，如果写得过多大过长，如果后面要修改，那包括一些用户偏好的一些问题， 包括说其实像我的 cloud md 和我的 codex 所用的 agent md 其实完全是一样的，也就是我在切不同模型之间，它实际上的效果也是很不错的。然后面还会有一些上下文管理的一些问题， 所以说你会发现这些都不是某个项目特有的一些细节，而是我希望 cloud 在 任何项目里面都默认遵守的一些写作习惯，所以说如果在这种我在哪都一样的这样的一些规则，就应该写到通用层里面， ok， 那 项目城里面应该写什么呢？就比如说拿我先 free talk 这个剪辑视频的项目来说，项目城最应该典型的就是，哎，比如说每一层级你的唯一的入口， 你的输入输出怎么放，你的内容生产怎么交接，包括你的一些发布和一些安全的规则，其实这些规则离开这个项目其实就不一定成立了，但是如果只是在这个项目在成立的规则，那就应该写在项目城里面， ok， 如果你也想要开始配，我建议大家理解完这三层的东西之后，然后就够用了。然后如果怎么配置呢？其实很简单，一是我呃在视频后面会分享到相关的一些配置到呃我的粉丝群里面， 然后如果大家呃不感兴趣，也可以去搜索一些，比如说像 tiktok 上面一些高新的一些配置，比如说像 everything cloud code 啊，然后把你这种当做下来的一些规则文件发给 cloud code， 然后它可以根据你的通用层和项目层帮你去抄一份属于你自己的 cloud md。 但是呢，呃，你可以在后面跟它按照你的一些项目细节去补充 啊。写完之后他会有什么变化呢？就最直接的变化，不是说他会马上帮你把这个页面做的好看，或者说帮你把这个项目做的很很厉害，对吧？而是说他会让你的写作更顺，也就是写之前你可能反复在解释，然后他可能会给你一些泛泛的建议。 写之后呢，他会更更容易按照你的项目节奏直接去开干，以及按照你定义好的边界和风格来做，所以他 不会变得完美，他会更像一个更懂你的一个项目的写作者。所以说，总结下来， cloud md 的 本质就是把你反复叮嘱 cloud 的 话一次性写清楚，先分先分成，再定规则，再让 cloud 干活， 然后他才会越来越懂你。 ok， 我是 fred， 后面我会持续用真实的案例告诉大家怎么把 ai 用进自己的工作流里面，我们下期再见。

大家好，今天给大家介绍 cloud cloud 的 安装部署以及模型的管理。我们通过一个小的例子来给大家演示这个 cloud cloud 的 使用。首先是这个安装部署，同样它需要一些依赖环境，一个是类似，第二个是 a， 这个在我们之前的视频里边多多少少已经介绍过很多次这个的安装使用。 首先我们打开这个 note this 的 下载网站，你可以通过这个指令来进行安装，选择不同的系统，它就会有对应的这个安装指令，复制指令来进行安装，安装方式有 doc 或者是 n m 等等方式，但更简单的就是我们通过下边的这个安装程序包来安装，同样只选择自己的这个系统等等，点击下载安装就可以。安装好以后呢，可以通过这个 npm 档位在我们的命令行窗口来 回车来看一下，如果能出现这个数字版本就说明安装成功。同样这个第二个就是这个 bit 的 安装，我们打开也是打开它的下下载安装地址，这里边也分不同的系统， windows， mac， linux 等等也是可以直接下载这个安装包，点击根据自己的自己的型号来下载这个安装包，直接安装就就可以，当然这里面也可以通过这个指令来进行安装。 安装好以后呢，我们就可以进入 cloud 安装了，我们来到这儿 cloud 安装还是非常简单的，只用这条指令复制粘贴回车可以看到已经添加了两个包，这就证明是安装成功了。我们在验证一下用这个 cloud 杠杠五四来看是否有版本信息，可以看到已经有版本了， 那其实我们就可以输入这个 cloud 的 这个指令，回车来看一下，可以看到已经有这个界面了，如果不安装的话，它会显示系统找不到指定路径，那我们现在已经有了，在这个界面可以看到已经显示我这是一个使用了 dpc 可维斯 pro 的 一个模型，如果你第一次安装， 他会让你去 autodocopy， autodocopy 的 公司的网站进行注册，使用他们的模型，因为这个就是 autodocopy 他 们公司的产品嘛。遇到这种情况呢，你可以连续按两次 ctrl 加 c 就 会退出这个界面。退出这个界面以后呢，用接下来的指令就可以临时把 把模型设置以及 api 给设定好，就让他让这个 costco 直直接使用 ipc 的 模型。那我们来到 ipc 的 这个 ipc 的 店面，我们来到 ipc 的 这个 ipc 的 平台，左边是进入常规的对话窗口，我们来到 ipc 开放平台。来到这个平台呢，首先需要充值，根据自己需要进行充值，支付宝，微信都可以， 除了他给定的这些价格呢，我们还可以自行，你可以少用一些，看看这个自己的实际的用量来决定使用多少。充值以后呢，这个用量呀，还有这个消费都会在这显示。 我们充值以后，我们可以看下这个接口文档，在这个接口文档里边有写接入各种模型或者是工具的这个文档，其中这个接入 agent 工具，这里边写的很详细，如果我们安装了 got called， 只要修改这些环境变量就可以设置 api。 在 这个 deepsea 的 这个 api key 在 刚才我们所介绍的平台来 来购买以及创建创建，点击这个创建按钮就会获得一条 key 复制这个 key 放在这儿，把这个包括括号全部去掉，这儿要粘贴你的 s k 开头的这串字母，粘贴到这儿，我们把整个指令复制过去，就这样直接复制，你可以找一个记事本儿 粘贴这些东西，这样粘贴这提示的话，点击仍然粘贴录就可以，我们可以，因为我已经录了，所以这里面不给大家这个什么，我们可以看一下，我们问一下，重新进入一下 pro 的 设置好以后，你就可以再再次进入 pro 的， 进入 pro 的 我们再次进入问一下， 如果能正常回答的话，说明我们这个模型已经配置好，那这就是说明我的这个配置是有问题的，那我就重重新给配置一下，我们还是刚才的两个 control c 给退出，退出以后我准备一下我的这个内容，我找个记事本来处理一下这个事，我会把我的这个 api key 贴到这里边，我在这来创建一个 api 复制这个 api 粘贴到这里，然后把整个内容复制，然后回到我们的命令行工具粘贴，点击粘贴。我们 在这里需要注意，如果我们是在 photoshop 里边，就按官方指导的这个 photoshop 直接复制粘贴，只需要把这换成你的 api 就 可以，我们可以这样粘贴一下，把这全部扔乱粘贴，这样就把这个文件设置好了。那如果你是进入的这个命令行工具 cmd， 那 你就需要使用这个 set 的 这个指令来设置这个模型，那现在我们看一下，我们设置，我们再重新进入返回车， 可以看到我们现在的模型，然后我们可以简单提问一下简单对话，如果有回应就说明是正常。另外一种更简单的配置模型的方式，就是我们在 excel 上找一个专门用于管理模型的工具，这个工具更简单一些， c c switch 的 这个项目，我们打开这个网站，它对于各种这种 c c l i 的 工具， called， called cortex， 正品以及 oppo 的 小龙虾这些 进行各种模型管理吧，用起来非常方便。我们点击左边他有一个，这有个最新发布，最新的版本是两周前的，我们打开以后一直往下滑，根据自己的需要来选择不同的版本，有 linux、 mac 以及 windows， 那 我们就选择这个 windows， 非常小。十一多早，我们可以点击运行安装，下一步选择一个安装的目录，这里 ok， 嗯，这样就打开这个工具，这里边就比较简单的配置了，首先是它上面会有不同的，比如说这里面有一个官方的默认的，我们需要下边添加一个，添加一个这里面有各种模型厂商 根据自己需要选择，那我们以 deepsea 为例，我找找一下 deepsea， deepsea， 然后点击，然后下边有这个项信息，我们只需要填这个 api key， 下边的各项信息就会自动填，然后我们来填一下啊， 然后这这的这个模型，我们可以点击这一个或许模型列表，就你可以在这直接选，也可以一键设置，我们试一下这个一键设置，那它不是最新的，所以我们的模型不只是模型列表，那我们就在这个在它的这个列表这来选用啊， 然后这个在这里面我们不是特别纠结，就对应的这个它的这个列表这来选用啊，然后这个在这里面我们不是特别纠结，就 pro 一， 然后这个 office 呢，也是这个 这个 v 四吧，然后这个 so net， 我 们写写在对应的这个栏里， so net 就是 这个模型全部是 pro 的 自由。然后这个嗨酷就是 flash， 这样就填完了，填完以后我们就可以可以看到它自动会把这个配置的设置文件给给补 补充在这里边。然后我们点击添加，点击添加以后呢，然后可以点击这个按钮来测试一下模型，这个是正常运行的，然后它这呢还可以配置这个什么，我们保存配置，然后这里边就会显示你的用量啊，我们保存配置，这已经显示余额了，然后再点击这个起用就可以使用了。 然后我们再回到 ctrl， 我 们重新进入一下，这次我们提问，这样就会很快获得这个解答。然后呢其他的模型配置也是一样的，其实我是尝试想进入 open ai 的 模型，但是我试了很长时间都没有成功啊。如果之后有解决方法，我也会在视频里面给大家介绍啊， 这个工具呢，你可以他他有各种知识，就是语言呀。还有有一个应该对这里面有一个开机字体可以勾选，如果我们常用的话啊，然， 然后这样就我们就很简单了。现在我们再给大家演示一下这个 log 它的这个使用，使用的时候我们可以这样，就是比如说我们先退出我们，我们可以看一下这个， 这这还有介绍，我们可以配置完成后先执行，找到一个路径，然后执行 log， 比如说我现在就在这个我新创建一个路径，比如说在这个目录下边，然后我创建一个 demo， 新建一个文件夹这样的一个文件夹，然后呢我再去打开这个文件夹 cd， 打开这个文件夹，然后我再执行 log log， 那 这这样呢就是通过这个指令执行以后的所有的代码都是在这个 demo 的 这个文件夹下啊， 这样就进入这个文件夹，当然我这个是已经进入进入过这个 color code 的， 如果对有些文件夹你是第一次进入，它会让验证是否信任你，直接点击试就可以了。然后我们再给大家演示一下这个 color code 的 使用，比如说我们结合最近比较火的这个 skill， 我 们可以在这个 app store 上搜一个比热门的这个，比如我们在这 ppt skill， 比如我们要写个 ppt 的 skill， 然后回车， 这样就找到了这么多，然后我们随便找一个，这是一个电子展示风格 ppt 的 skill， 然后我们这个 skill 是 怎么安装呢？下面有方法就是通过这个指令，当然我们也可以通过这 这个这段话直接发给 boss， 我 们就直接复制发给他，这样他就会在执行过程中和你不断要权限，我们给他权限就可以让他工作就可以，然后在这个时间呢我们准备，然后同样的他是要这个权限给他，我们准备一个文档，比如说就我现在的这个文档，我们准备这个文档，然后一会让他作为做 ppt 的 一个素材，同样这边给他， 然后我们把这个素材呢放到这个文件夹下，这样我们就准备好了，然后我们再回到 boss， 他 又要权限在这里插一嘴，就是只要我们有了 boss， 然后接入了一个简单的模型，我们就可以做很多事情了， 你电脑里边任何解决不了的问题，都可以直接在这里边给他权限，让他帮你解决。现在已经显示我们已经把这个 sku 安装完成了，我们如果用这个 sku 的 话，就和他说做一份杂志封的 ppt 就 行，然后呢我就和他说在 demo 文件下有一个 ppt 文案的这个文件，然后根据这个做一个 ppt， 然后他就开始制作，经过一点时间呢，这个 ppt 已经做完了，我们可以看一下整个过程， 如果输入指定是在这个 demo 文件夹下有一个这样的文档，然后做成 ppt， 他 是完完全按照这个什么主题节奏来做，然后这个总共做了十一页啊，然后我们来现在来看一下成果， 打开这个文件夹，然后可以看到有多了一个 ppt 的 这样的一个文件夹，然后有这个文件夹是空的，然后这下边有一个这样，然后我们看这个 sgm， 它是做的这种格式的，然后我们播放了看一下， 就是做的还是相当相当漂亮的啊，这个安装盖拉就是做的这个风格的，可以说是很优秀的一个 ppt， 这就是 cloud cloud 再加一个模型，它的强大的威力当然要结合 skill 以及 mcp 呢 等等内容，然后在之后的内容也会给大家介绍更多实用的使用技巧，希望大家关注我的视频，有任何问题或者是你想要实现什么，在工作中、生活中需要实现的自动化的内容，都可以在视频下方留言， 如果是大家都感兴趣的内容，我会提前会优先给大家播。整个 ppt 是 非常漂亮，包括这里边都是可以插一些图，应该是在那个图片文件夹里边放一些图片就可以。因为我没有仔细读那个 keo 的 说明文档，所以是简单做一下，但是这个已经非常漂亮， 那这就是整个的页面以及这个项目，让我们退出一下，然后我们再回到这个 screen， 我 们总结一下视频，就是最初我们把这个 cloud 部署好以后，我们可以通过 deepsafe 的 这个平台，比如 windows 在 photoshop 里边执行，然后这个 mac 在 终端里面执行这些指令。只要你在这个 deepsafe 里面弄买一个 app 灯，然后整体把这个内容粘贴进去，就可以给 cloud code 设置一个模型。但这个设置呢，是一个临时的， 临时设置的，你会发现如果通过这种方式设置的，你关掉这个 cloud code 以后，第二次登录还会让你设置，所以我们是需要一个永久的设置这个永久的设置。我总结有三种方式，你可以直接在 cloud code 里边让 cloud code 帮你解决，也就说我通过这些指令给他写，直接在这就是写我我 指令，然后直接粘贴他所有的总共这个键的这种全部粘贴到这里边设置的这个参数，你把这个情况说给他，然后直接让他说一下，然后他就可以帮你写在这个永久的环境变量里。其实这个写出的这个环境变量是在哪呢？就是我们的这个啊，给他一个权限吧， 就是我们的这个，比如我们以 windows 电脑为例，在 c 盘用户，用户的这个 cloud 的 这个文件夹下边有一个 setting 点设置，然后我们用记事本打开，就是其实所设置的内容全部在这个内容里边，就是一种方式，就是我们可以让 cloud code 帮我们设置永久的。第二种方式呢，就是我们刚才我给大家打开的那个文件夹，直接在那个文档里边修改，在 cloud code 的 这个 setting 点在文档下边修改。 另外就是我们所介绍的使用这个 c c switch 的 这个模型管理工具，这个也是非常方便的，我们可以添加各种模型，然后在不同的模型下边进行切换。比如你如果有官方的 code office 的 话，可以直接点击启动，就在不同的模型之间自由的切换，以及在不同工具之间自由的使用模型，是非常方便的。这就是今天给大家介绍的内容，如果我的内容对你有帮助，欢迎大家点赞关注我的频道啊，如果有问任何问题，在视频下方留言，谢谢大家。

百分之九十写了 cloud md 的 人，其实不知道他是怎么加载。今天我用官方文档加上实际验证，带你彻底搞懂。 cloud md 就是 个纯文本文件，你在里面写的指令 cloud 每次对话都会自动读一遍，本质就是你不想每次重复说的话写进去就行。但有个很重要的点， cloud md 不是 系统提示词， 它是作为用户消息注入的，也别把它当强制配置。 cloud 会尽量遵循，但不保证百分百什么时候该往里写。官方给了四个触发场景，第一， cloud 第二次犯同样的错。第二， code review 发现他应该知道的事。 第三，你第二次输入，同样的纠正。第四，新同事需要的上下文。记住一点，每次绘画都需要的事实才放这里，那种多步骤流程或者只对某部分代码有意义的放到 skill 或者 rules 里。接下来是今天的重点 加载机制。 clod code 启动的时候做两件事，向上便利和全部拼接。向上便利就是从你当前工作目录开始，逐级往上找 clod md 和 clod local md 全部拼接，就是找到的所有文件全部拼接到上下文中。别搞混了，是拼接，不是覆盖。给大家看我的实际案例， 我在一三一 sq 净化这个目录下工作， cloud 启动时从下往上找，先找到当前目录的 cloud md， 然后是负一级一三零净化实验室的，再到负二级个人仓库的，最后是全局用户目录的，一共加载了四个文件，全部拼在一起，冲突怎么处理？后说覆盖，先说更深层级的文件排在后面，因为 l l m 的 特点就是后输入的权重大于先输入的同一层级内 cloud 的 入口 md 追加在 cloud md 后面， 所以你的个人笔记是那个层级最后读到的优先级最高。还有一个细节，子目录里的 cloud md 不 会在启动时加载，只有 cloud 读取那个子目录时才触发。这设计很聪明，省上下文空间。搞懂了加载机制， 来看文件该放哪一共三个层级。第一，用户全局级，在点 cloud 目录下的 cloud md， 对 你所有项目生效，适合放个人偏好和工具配置。第二，项目级，在项目跟目录下 cloud md， 或者点 cloud 目录下的 cloud md， 这俩是等价的，选一个就行，通过 get 跟团队共享，放架构，工作流命名规范这些。第三，项目本地级 cloud 的 local md 只对你自己，只对当前项目生效。加到 git ignore 里，适合放 api 地址，测试数据，不想提交到 get 的 东西。第一个高级功能， add 导入，在 cloud md 里写 add lmd， 就 能把 lmd 内容也导进来，支持相对和绝对路径，最多五层地归。但注意，导入的文件也会在启动时加载，不能用来省 token。 第二个点 cloud 斜杠 rules 规则，系统 大项目可以把指定拆成多个文件放在目录下，没有 pass 配置的无条件加载，有 pass 的 只在操作匹配文件时才加载。比如你设一个规则，只在编辑 type script 文件时才加载 a p i 规范很灵活，怎么写好 cloud md 四个字，具体可验证。写，用二空格缩进，别写格式化代码 写，提交前跑 m p m test 别写，测试你的改动写 a p i 在 s r c 斜杠 a p i 斜杠 handles 别写，保持文件有序，关键限制每个文件两百行以内抄了 cloud， 遵从度会下降。隐藏技巧 html 注会自动被过滤，不消耗 token。 常见问题， cloud md 写了但不生效。 跑斜杠 memory 确认文件有没有被加载，检查位置对不对，指令够不够，具体有没有冲突。第二，斜杠 compact 之后指令丢了，跟目录的 clod md 会存活。 compact 后 clod 会重新从词盘读取，指目录的不会自动重新注入，对话里的指令会被清除。 所以重要的东西一定要写进 clod md 怎么快速开始？最简单的方式，在项目跟目录创建 clod md 写入构建命令和基本规范，或者直接跑斜杠 in it， 自动分析代码库生成像交互式配置的设 clod code new in it 等于一再跑斜杠 in it。

今天给大家推荐一套 skill 的， 它打包了市面上常见的格式化的表达，可以一键把你的文章变成 canvas mami 跟 iscaraj。 第一种结构清晰，配色干净，排版漂亮，这是 canvas。 第二种，它把流程节点、箭头的走向以及逻辑链条梳理得让你可以一眼看清，这是 iscaraj。 第三种是手绘的，质感就看起来比较自由随意，像在白板上随意勾的，这是 iscaraj。 同一个内容三种表达只需要十秒。 给大家简单介绍一下这三种矢图它适合在哪些情况下去使用。比如说像 canvas， 它比较适合做知识图谱，项目盖板，或者说文章结构的拆展 分类的话，适合现性逻辑的一些表达，包括流程图，决策数或者时间线。因为我最近在做一款退休相关的一个产品，会涉及到退休年龄的计算，以及退休金的一些计算，它把整个的逻辑都梳理的很清楚，包括说 怎么样去判断一个人的退休类型，它是到了法定年龄去退休，还是在法定年龄之前退休，它的整体的计算的逻辑都会不一样，然后它在这里也展示的很清楚。 export 就 比较简单，它适合那种自由表达，画草图跟圆形，以及非正式的一些思维发散。不过我觉得这个 export 它画的倒是比较简单，就是如果说你要增加一些图，或者说增加一些网页的跳转的话，还是需要你自己去增加的。 而且这个 skill 生成的图，如果说你有一些不满意的话，你是可以点击编辑去修改的，甚至你可以也可以去修改它的底色，比如在这里选择它就会变化，我觉得它就是节省了你从零到一的画图的时间，非常方便。 那接下来来告诉大家怎么样装这个 skill。 主要是三步，第一步就是 obsidian 是 要提前装好 ai agent 的 插件的，我用的是 cloudian， 之前视频有教过怎么安装，这里就不说了。第二步是我们在 github 上搜这个 skill 的 名字，然后就能找到这三个 skill。 这里下面呢，它是有对这个 skill 的 整体的介绍，告诉你整体的安装的方式。我们可以直接复制这个命令，回到 cloudian 的 聊天框，直接发送给 cloudian 即可。 把刚刚的口令发送进来之后它就安装好了。安装完之后呢，它会告诉你对应的 skill 的 用途以及它的触发词是什么。我们平常触发 skill 的 方式是斜杠，然后去掉起选择这个对应的 skill， 比如说萌妹，它就会 加载这个 skill。 这个 skill 还做了一些触发词，就是我不需要去调起了，我直接用自然的语言，比如说我要做一个 make 图，或者我要做一个 canvas 图，它就会自动加载这个 skill。 那 比如说我给他发的是用 make 格式化退休计算的流程，然后呢，他就阅读了这个 skill 的 skill m d。 因为我前面跟他去聊了一些退休计算的流程，然后呢他这里就把整个的计算流程化成了个 blank 图，非常的快。我还让他自动的去帮我保存为 opc 点笔记文件，然后他就可以帮我创建一个新的笔记了。 那今天的分享就到这里啦，以前我们做一张结构图，先理逻辑，再选工具，再调颜色，还有对齐整体的节点以及对拉线，至少半个小时起步，那现在一条指令 十秒三种风格任选，把节省下来的时间更多的放到我们的内容的本身，觉得有用的话点赞、收藏加关注，拜拜。

很多人用 ai 做项目，可能最痛的不是说 ai 不 会回答问题，而是说你的项目很快你自己和他都忘记了，相当于你今天让 ai 改几个文件，明天可能自己都忘了哪个版本能跑， 包括你上次踩过的一些坑，可能换个对话又踩一次，哪些规则不能碰，哪些地方验证过也要再重新翻聊天记录，最后就变成了人忘了 ai 也忘了，项目越做越碎，好像每次继续都像重新开工一样。 我以前也遇到过同样的问题，但我现在的做法不太一样了。我参考呢，类似像 everything， cloud code， omacodex 这类高薪的项目和社区的工作流，把它们共同的好习惯全部抽出来， 然后结合我自己的习惯，把这种现在的项目规则写清楚，进度能追踪，经验也能沉淀， 包括说关键的动作也能够验证。 ok， 大家好，我是 fred。 今天我要讲的不是一个某个神奇的提示词，而是我怎么把 codex 和 callcode 配成一个能够长期协助的一个项目的系统。 我觉得很多普通呃人用 ai 去做项目，最容易断在三个事情啊，就是背景要重新讲，包括进度也说不清楚，对吧，也没有完成验证。所以说问题不是说 ai 不 够聪明，而是他没有稳定的项目的上下文，你每次新开对话，他都像新来的一个同事一样。 而我的对我的这种做法可以理解成一条线啊，就是局的规则，项目的档案，然后每一次开工的提醒，包括用 a and loops 把大任务拆成小任务，然后最后有整个的复盘的记忆， 就先把做事规行规则写清楚，然后把项目的背景和进度放到文件里面，开工先去读上下文， 然后大任务拆成小任务做完之后再把经验沉淀回去。所以说它不是让 ai 凭空记住，而是让项目自己带着记忆，让每一次沟通都能够呃，结合着前一次沟通的记录，然后这一整个第一层就是规则，就是 你可以把 agent md 和 cloud md 理解为 ai 的 工作手册，它会告诉 ai 说，比如说你用中文的沟通啊，比如说密要不能够泄露，报错不能够装，没事儿 完成前要验证，包括日常任务也可以直接做，但是像删除文件、改数据库或者改公共接口这类危险的动作也要停下来跟你确认，这就是低摩擦的安全边界。我有一期专门讲 agent md 和 call md 的 一个视频，大家可以去看之前的内容。 第二期就是项目的档案，就是刚刚那次全举的配置，那我每个项目里面会有什么东西呢？啊？我可以一个给大家解释一下。第一个就是 project md， 去说明这个项目是什么，它的目标目录、技术栈和一些长期的一些约束。 progress md 就是 记录上一次做到哪了，然后他每一次去读这个 progress md 能够知道上一次你做了什么事情。 memory md 的 话就会沉淀一些长期的一些经验和踩过的坑啊，包括 findings 啊，这个会记录这次查到了什么，验证了什么。所以说这样新开对话， ai 不 用靠猜，也不用只靠聊天记录，而是先读项目自己的 一整个档案，对吧？我们可以看一下，比如这个是我某一个项目的一个呃文件夹，所以它会自动每进入一个项目的时候，它就会自动去创建一些文件。比如说你可以看到 project md 啊，它能够就是整个项目的概述，它的目标范围、架构和一些关键决策。 agent md， 就是 项目级的一个规则，比如说常用的命令，一些约束，对吧？然后以及一些自动的记录等等等等。 progress md， 那 就是相当于整体的啊，我每一次呃最近几次的一些执行的一些效果跟记录。 然后呢？ memory md， 就是 更长期的一些记录，大家可以看到这里非常的长，就是我每一次的呃沟通记录，它都会放在这里面，但是它不会日常去读，它只会在我真的需要去了解之前出现了什么事情之后才需要去读。 还有一个就是 change log， 就 因为我整个项目已经变化了非常多版本了，所以说每一次版本新增的工具，新增的功能都会在这里面去覆盖。 ok， 所以 说这就可以看到这是整一个项目里面，它本身它所包含的一些呃内容。这个在当前的配置里面，你每进一个项目它都会自动去创建。 然后第三层就是自动的提醒，就相当于进入项目的时候， ai 会先看进度，看规则，看当前的状态，结束的时候去提醒要不要更新进度，保存你的检查点，包括记录一些经验，这一步的价值很简单，就不要聊完就散，而是下一次能够继续。 然后 ai loop 呢，我觉得非常非常关键，因为这个也是参考之前一个 openspec 的， 整一个呃项目，就是它的目标就是把一个复杂项目不能够一句话丢给 ai， 就是 一口气做完。而更稳定的方式是先计划， 再拆步骤，然后再执执行每一次的每一个步骤，每完成一个步骤，去跑验证，然后写清楚之后再交接给到下一步。这样就算说中途失败或者重新换一个对话，也能够知道卡在哪里，该从哪里继续。 那这一套里面我们会看到整一个，每个工具都只负责一件事情，比如说 codex or curl code， 他负责写代码或者去呃跑命令。读本机的文件，包括 git 会去检查点保存可靠的改动。 memory 是 你的记忆经验库，记录以后还可能会用到的一些规则。 a n loop 是 整体的一个任务的心理，负责拆任务管状态以及要求验证。 所以说工具不是越多越好，而是关键是分工清晰。如果你也想要搭一套自己的 ai 的 工作流啊，就不用一开始就照抄我的文件，只记住四句话，第一，先解规则，让 ai 知道边界是什么，再写进度，让新对话知道上一次做到哪， 然后是留下经验，让坑和考的办法能够复用。最后是每一步都验证，不用只听 ai 说完成就算完成。真正值得参考的不是说某某一个参考文件，而是这一整套方法，让 ai 每次进项目都能够按照同一套方案去继续作算。 ok， 我是 fred， 关注我啊，一起提升我们实际的 ai 实操经验，我们可以下期再见。

我跟你们说，我之前用 cloud code 简直就是在受刑，每次我让他帮我更新周会表格，我都会像个老妈子一样跟他反复交代， 你还记得吗？上次我跟你说的那个链接，帮我再更新一遍，然后他就开始漫长的回忆，加载，找数据，一通操作下来，每次生成的格式还都不一样，真的超级崩溃，感觉自己像花钱雇了一个每天都在失忆的实习生。但是最近我打通了他的两个隐藏技能，简直是打开了新世界的大门，真的太爽了！ 第一个就是 m d 文档，说白了就是你给 ai 做的一份专属的入职手册，你是谁，你喜欢什么样的风格，你的任务有什么样的规矩，全都写在里面。 ai 每次开工前都会强制的先去翻一翻这个手册，你再也不需要跟他废话去交代背景了。 第二个就是 skill， 这个更牛，相当于你给 ai 定制的一件 s o p。 比如我们经常要搞封面和视频的爆款拆解，以前每次都得先输一大段咒语啊，风格是什么样儿的，用什么字体等等，都需要去跟他交代很多内容。 现在我写了一个 skill， 我 只需要一句话，封面生成，它就全都自动搞定，生成封面了，真的太省心了！给你们看一下我的文件目录，这里就建了几个专门的 md 周会更新封面生成视频分析，我给你们演示一下现在有多夸张。以前我让它更新一个周会表格，我交代加等待的时间可能要十几分钟， 现在我只需要输入杠周会更新，哎，他就开始自动更新了，看分毫不差的更新好了，一句废话都不用多说，你牛不牛？当然，肯定会有人说啊啊，我不会写这种规则文档啊什么的。 别慌，我教你一招，你不用一开始就自己写，你先跟 cloud code 进行正常的一个聊天。呃，你告诉他你平时是怎么干这个活的，你反复的跟他沟通、打磨，等他能生成一个正常的结果，就说明他已经能完全理解你的流程了。这个时候你直接跟他说， 把我们刚才沟通的内容生成一个 skill， 它就会乖乖地自动帮你生成。好了，压根儿不需要你自己写。用魔法打败魔法，真的太绝了！姐妹们，听我的，今天赶紧跟着搞一遍，明天你就会有惊喜哦！